一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法技术

本发明专利技术中提出的一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法，其主要内容包括：无监督三元组散列(UTH)的构架，无监督三元损失，量化损失和熵损失，其过程为，先提出了无监督三元组散列(UTH)的构架，包括通过三元损失学习更多的图像检索表示法，最小化原始实值特征描述符和所学习的散列码之间的量化损失，保持较高的检索性能，以及最大化所学习的散列码的信息熵，尽可能多地传送信息。本发明专利技术提出无监督三元组散列(UTH)构架，不需要经过标记的训练数据，不仅保持了原有的检索精度，还提高了检索的效率，能更好地符合人们的检索需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法
本专利技术涉及图像检索领域，尤其是涉及了一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法。
技术介绍
随着信息数字化技术、多媒体技术的广泛应用，计算机网络、数字化图像设备如扫描仪、数字相机等技术的飞速发展，各行各业的大量信息都在以多媒体信息的方式被数字化。图像作为最基本、应用最广泛的多媒体信息，已经成为了大众化数字信息的一种形式，图像的相关技术已经广泛应用到工业制造、医疗卫生、新闻媒体、大众娱乐和家庭生活等各个方面。因此，面对着大量各式各样的图像数据库，我们需要对图像数据进行科学管理，于是，图像检索逐渐成为了人们研究的热点。传统的图像检索主要依靠关键字和文本信息进行搜索，需要由手工完成标注，图像包含的丰富内涵并非少量文本注释所能表达的，导致检索时出现歧义性，检索结果不能更好地符合人们的要求。本专利技术提出了一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法，先提出了无监督三元组散列(UTH)的构架，包括通过三元损失学习更多的图像检索表示法，最小化原始实值特征描述符和所学习的散列码之间的量化损失，保持较高的检索性能，以及最大化所学习的散列码的信息熵，尽可能本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法，其特征在于，主要包括无监督三元组散列(UTH)的构架(一)；无监督三元损失(二)；量化损失(三)；熵损失(四)。

【技术特征摘要】
1.一种基于无监督三元组散列的快速图像检索方法，其特征在于，主要包括无监督三元组散列(UTH)的构架(一)；无监督三元损失(二)；量化损失(三)；熵损失(四)。2.基于权利要求书1所述的散列法，其特征在于，包括监督散列，半监督散列和无监督散列。3.基于权利要求书1所述的无监督三元组散列(UTH)的构架(一)，其特征在于，包含三个主要组成部分：(1)通过三元损失学习更多的图像检索表示法；(2)最小化原始实值特征描述符和所学习的散列码之间的量化损失，保持较高的检索性能；(3)最大化所学习的散列码的信息熵，尽可能多地传送信息。4.基于权利要求书3所述的UTH构架，其特征在于，同时实现以下三个目标：(1)图像快速检索；(2)精确的二进制特征描述符；(3)最大化所学习的散列码信息。5.基于权利要求书3所述的整体损失函数，其特征在于，用表示三元损失函数，表示量化损失函数，表示熵损失函数；定义一个整体损失函数：其中，α，β和γ是每个对象的参数。6.基于权利要求书1所述的无监督三元损失(二)，其特征在于，为了确保散列码的辨别性，提出了一种无监督的三元组神经网络；训练集由未标记的数据构成；对于未标记集合中的每个图像、图像的旋转、来自数据集随机选择的图像及其本身形成三元组；可以假设图像与图像的旋转之间的距离小于对图像的随机选择的图像的距离。7.基于权利要求书6所述的三元损失函数，其特征在于，令(p,p+,p...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏春秋，
申请(专利权)人：深圳市唯特视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44